带状方程组q叉树MIMD算法

利用行处理法贪心方法和分治策略给出一个基于分布式存储多指令流多数据流(multiple inslruction stream，multiple data stream．MIMD)一级q叉树树机模型求解任意带状方程组的并行迭代算法，证明算法对相容性带状方程组收敛并分析算法的通信复杂度。     

线性代数方程组的通用性迭代解法

分析行处理法用于求解线性代数方程组的通用性，以及给出据行处理法收敛状态判断线性代数方程组解的性态的方法。     

行处理法求解三对角线性方程组的C语言实现

本文给出利用线性代数方程组的行处理法求解三对角线性代数方程组的Ｃ语言程序实现方法。     

行处理法的对角面投影技术算法

本语文给出用对角面投影技术求解线性代数方程组算法的原理及具体的算法过程描述。     

线性方程组正交化行处理并行算法

针对求解任意线性代数方程组，本文利用正交化行处理法和分治策略给出一个基于分布式存储多指令多数据流1级q叉树树机模型的并行迭代算法并讨论算法的复杂度。     

带加速因子的线性方程组通用性迭代解法程序实现

本文用C语言实现了带加速因子的线性方程组通用性迭代解法，并通过若干测试用例对该算法进行了验证。测试结果表明：该算法对任意相容线性代数方程组均收敛，且收敛速度较快。     

线性代数方程组的行处理法

从几何角度对非奇异线性代数方程组行处理法的收敛性给出证明和收敛速度估计式，介绍其三维投影加速技术并提出对角面投影加速技术，讨论行处理法的迭代止判断。     

线性代数方程组树机并行行处理法

利用行处理法和分治策略给出一个基于分布式存储MIMD二叉树树机模型求解任意线性代数方程组的并行迭代算法，证明算法的正确性并分析算法的通信复杂度。     

线性代数方程组正交化行处理法

给出了一种结合正交化方法和行处理法求解ｎ阶非奇异线性代数方程组计算方法。该方法经ｎ次迭代必收敛至理论上的精确解，且该方法对求解病态方程有效。     

线性方程组子结构行处理法

根据行处理法迭代解法,对有解线性方程组保证收敛的优点以及有解线性方程组中任选部分方程所组成的子方程组仍有解的结论,推出求解大型线性方程组的子结构行处理法。     

带状方程组二叉树MIMD算法

利用行处理法和分治策略给出一个基于分布式存储MIMD二叉树随机模型求解任意带状方程组的并行迭代算法，证明算法对相容性带状方程组收敛并分析算法的通信复杂度。     

带状线性方程组行处理法

给出带状线笥方程组的行处理法迭代解法并探讨其收敛性与加速技术。     

线性方程组行处理法贪心和方法

利用行处理法和贪心方法给出一个求解任意相容性线方程组的收敛性迭代解法并分析解法的并行性。     

部分变量已定值的线性方程组的行处理法

给出含部分已定值变量的线性方程组的行处理法迭代解法，并分析算法的收敛性。     

病态方程组行处理法

定义矩阵的角条件数，研究矩阵角条件数与谱条件数的关系，研究矩阵经初等变换后角条件数及谱条件数的改变情况，，分析行处理法用于求解病态方程组的有效性及其加速技术。     

广义逆矩阵行处理法

给出求解满足关系式ＡＡ＾＋Ａ＝Ａ的广义逆矩阵Ａ＾＋的行处理法并证明算法的正确性的收敛性。     

非线性方程组行处理法程序

本文给出非线性方程组方处理法实现方案及相应的Ｃ程序。     

线性代数方程线行处理法排序加速技术

给出非奇异性代数方程组行处理迭代数收敛性的一种简捷证明方法，以及给出斯斐取加速算法及证明其合理性。     

广义逆矩阵行处理法程序实现

本文给出广义逆矩阵适应行处理法的理论结果，并设计算法，用ＦＯＲＴＲＡＮ７７语言和Ｃ语言表现算法的主要部分。     

线性方程组行处理法贪心方法分布式并行算法

利用行处理法－贪心方法^[1]给出一个基于MIMD树机模型的求解任意相容性线性方程组的收敛性迭代解法并行迭代算法并分析算法复杂度。